solver='sag'
时间: 2023-12-25 11:04:08 浏览: 28
对于solver参数,'sag'是一种优化算法的选择。SAG代表"Stochastic Average Gradient",即随机平均梯度。它是一种在大规模数据集上进行优化的方法,特别适用于具有大量样本的问题。SAG算法通过存储每个样本的梯度平均值来更新模型参数,而不是计算每个样本的梯度。这样可以显著减少计算开销,并加快收敛速度。但是,请注意,solver参数的最佳选择取决于您的具体问题和数据集,因此您还可以尝试其他算法,如'lbfgs'或'sgd',以找到最适合您问题的解决方案。
相关问题
lr = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,solver='sag', C=1.0,max_iter=10000)
这是使用 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(Logistic Regression)的一个示例。其中参数设置为:
- penalty='l2' 表示使用 L2 正则化项;
- dual=False 表示不使用对偶形式求解;
- solver='sag' 表示使用 Stochastic Average Gradient Descent (SAG) 求解器;
- C=1.0 表示正则化强度的倒数,值越小表示正则化强度越大;
- max_iter=10000 表示最大迭代次数为 10000。
model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear')和(multi_class='multinomial', solver='newton-cg')哪种多分类准确率高?
在`LogisticRegression`模型中,`multi_class`参数用于指定多分类问题的处理方式,而`solver`参数用于指定逻辑回归模型的求解器。其中,`multi_class`参数有两个可选值:`'ovr'`和`'multinomial'`,分别表示采用"one-vs-rest"的方法和softmax回归的方法来处理多分类问题。而`solver`参数也有多个可选值,包括`'liblinear'`、`'newton-cg'`、`'lbfgs'`、`'sag'`和`'saga'`等,它们采用不同的优化算法来求解逻辑回归模型。
在多分类问题中,采用不同的`multi_class`参数和`solver`参数,可能会对模型的性能产生影响。但是,哪种参数组合可以得到更高的多分类准确率,取决于具体的数据集和任务要求。因此,我们需要根据实际情况来选择最优的参数组合。
一般来说,当数据集的类别较少时,采用`multi_class='ovr'`和`solver='liblinear'`的参数组合可能会更有效。而当数据集的类别较多时,采用`multi_class='multinomial'`和`solver='newton-cg'`的参数组合可能会更有效。但是,这只是一种经验性的选择方法,具体的参数组合需要根据实际情况进行调整和优化。
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